什么是数据治理?

数据治理是对核心存储和数据管理之外的数据的各种不同方面的管理, 包括可用性, 安全, 使用, 和可信度.  有效的数据治理试图在防止滥用和维护法规遵从性与数据民主化之间取得平衡.

安全和治理

谁该负责?

数据治理——谁负责

在数据治理的早期阶段, 大多数数据是集中的,将治理置于核心IT和数据管理团队的领域. 随着监管控制的加强, 一些组织将治理作为风险主管或首席风险官(CRO)的职责。.  最近,作为 首席数据官的角色 CDO通常拥有或分享数据治理的责任.

大多数设计良好的治理计划都是由一个结合技术的委员会来指导的, 操作, 还有企业主.  该委员会将共同为组织内的治理创建指导原则,并评估风险.  数据管理员通常是负责执行策略的日常实现和执行的人员.

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治理框架

数据治理框架

认识到数据治理不仅仅是一个打包的软件,这一点很重要.  它是一个框架,用于实现作为整体一部分的策略和流程 治理计划. 底层软件和技术可以提供帮助实现框架的工具, 但是,数据治理团队应该制定最适合其组织的策略和流程.

一个好的框架通常包括以下原则:

  • 可用性/可用性——这方面确保数据对正确的人可用(参见安全性/访问),并且是高度可用的形式.  数据需要对需要它的业务团队可用, 它需要易于构建和消费.
  • 安全性/访问——因为许多治理策略是对潜在的破坏或滥用做出反应的, 安全, 访问控制始终是治理的一个关键方面.  但是,出于响应式治理的原因而限制对数据的访问和扩大数据的使用以从中获得更多业务价值之间存在一条细微的界限.
  • 使用——和安全一样,如何使用数据也是一把双刃剑.  审计数据的使用方式以确保不存在滥用和法规遵从性是至关重要的.  但是,其他业务或分析团队能够看到数据是如何使用的,这可以为他们提供新的信息, 数据的合法业务用途, 从而扩大了数据的价值.
  • 知识——共享有关数据的知识是数据治理的核心原则.  团队的数据素养越高,他们就能更好地决定如何正确使用数据.  这也确保了团队能够正确地解释数据告诉他们的内容,从而做出合理的决策.
  • 可信赖性——治理的最后一个方面是确定数据的可信赖性.  这与共享的知识高度相关, 以及关于数据来自何处以及如何成功使用数据的元数据.  对数据的信任对根据数据做出的决策有很大的帮助.
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安全和数据治理

安全-and-data-governance

数据安全和治理通常是交织在一起的.  大多数框架都是从确定数据集的访问控制和安全需求开始和结束的.  这在金融服务等受到高度监管的行业尤为重要, 电信, 医疗保健, 和保险.

安全性还与数据治理框架中的所有其他原则交织在一起. 例如:

  • 需要对数据进行有效分类,以最好地确定需要的安全级别.  有效的分类不仅仅来自技术元数据, 还有围绕数据进行的知识共享.
  • 数据使用和审计需要与安全控制和数据可用性联系起来. 这提供了一个360度的视图,了解数据是如何使用的,确保了详细的审计, 正确使用, 合规报告.
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数据治理工具

数据治理工具分为四大类:

  • 总体数据治理工具和目录——一些工具专注于提供广泛的治理特性.  它们通常被归类为数据目录,但也可以被标记为数据治理工具.  这包括像Collibra和Alation这样的独立供应商, 或拥有广泛产品组合的大公司,如Informatica(智能数据质量和治理)或IBM(沃森知识目录)
  • 特定的点工具——有各种各样的点产品专注于治理框架中的特定点, 为该方面提供易于使用的功能.  这包括Okera和Impeva等以数据安全为重点的供应商.
  • BI平台内的功能——一些现代BI平台包括一些治理功能.  这包括Tableau (Tableau Catalog)等供应商。.
  • 数据平台内的功能——许多数据或云平台都包含数据治理特性.  十大网赌正规网址下载之前提到了Informatica,这个列表还包括云供应商(AWS、Azure、GCP)。.  Datameer是另一个数据平台,它包含一套深入的治理特性.
什么是Datameer Spectrum (etl++)? 图标

数据管理和数据治理

Datameer 提供了一套深入的安全和治理特性,并且有意不复制现有的治理机制,而是使用这些控件. Datameer在高度监管的行业中与需要深度安全和治理的大型企业合作了十年,这些功能已经非常成熟.

由于内部部署企业和云平台之间的功能不匹配,云和混合环境可能会造成安全和治理差距.  Datameer的深度安全和治理特性可确保您在云中获得与您期望的内部部署相同的健壮治理.

Datameer还集成了企业和云安全, 提供资产级控制和在线和静态加密.  它与雪花安全完全集成,保护所有数据.

从治理的角度来看,Datameer提供了许多关键功能:

  • 它维护多种形式的元数据,包括技术级和业务级, 资产的完整谱系帮助数据管理员跟踪构成资产的内容.
  • 它可以在从系统级的数据资产上应用属性, 用户定义的属性,如状态,并使用标准化标记来标记资产,以实现自定义治理状态.
  • 它使用人工智能来检测个人身份数据(PII), 将数据标记为PII,并启用特定的PII处理控制.
  • 它支持对系统的所有方面进行完整的审计跟踪,包括任何组件的全部细节以及如何使用(查询)数据。.

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